在估计内源性治疗效果时，一项绕过仪器需求的创新是通过条件秒矩进行识别。这些方法中最普遍的是Klein和Vella(2010)，他们半参数地对条件方差建模。虽然这是有吸引力的，因为识别不依赖于方差的参数假设，估计的非参数方面可能会阻止从业者使用它。本文概述了如何参数化实现估计器。参数假设的使用伴随着计算和编程需求的大量减少。我们使用1979年全国青年纵向调查的样本，通过估计教育回报来说明这种方法。考虑到内生性因素，教育回报的估计值从6.8%提高到11.2%。